Design(設計）とAnalysis(分析）。仮説（122）

# 設計と分析
設計と分析は表裏一体の作業である。
分析して設計するとか、設計を分析するとか、相互に影響を与える活動である。

どちらかを先にしなくてはいけないとか、どちらかが終わってから次に進めなくてはいけないというやり方では開発競争に勝てないかもしれない。

何を分析するか、何を設計するか。
どの抽象度で分析・設計するか。
・時間領域か、空間領域か
・量子力学か統計力学か

仮説・検証(93) 科学四分類と算譜(program)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603

# 与件(data)と算譜(program)
機械学習・深層学習が普及してくると、算譜(program)に手を入れるか、与件(data)に手をいれるか、どちらが効率的に処理の改善に貢献するかについての知見を体系化するとよい。

## 与件中心設計(data centered design)
既存のデータを有効に利用するための考え方は古くからあった。

成功体験は語っても、成功体験に頼らないために。清水吉男・田中伸明
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d32adfaf7b2568bfd9d2

サーチャー試験 傾向と対策―データベース検索技術者認定試験〈1級・2級〉 1993/10 小川 清 , 安藤 彰敏 
https://www.amazon.co.jp/dp/4816912002

## 与件分析(data analysis)
### 文字(character)
単一言語での記述と、複数言語での記述で処理の方法の複雑度が異なる。
英語でアルファベットだけの処理は、言語分析は高度に発達している。
それに比べて、多言語処理は、英語の論理構造に従属した分析に留まっている場合がある。

日本における多言語対応
https://qiita.com/search?utf8=✓&sort=&q=多言語+kaizen_nagoya

### 意味(meaning)
意味の集合と関数
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c87d0d4f0b0b70cf4af

## 数値(value)
与件解析(data analysis)入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9474c3bdb8ea0029bee

# 時間(time)
分析と設計に要する時間を短くすることは、設計費用の削減の鍵である。

分析と設計の回数を減らすことは、時間を減らすことに役立つかもしれない。

それまで、研究試作２回、量産試作１回していた回数を、全体で２回にすれば、時間は減らせるかもしれない。
これまで３回で確認してきた事項を２回に減らすと、確認漏れの可能性は高い。

|  | 研究試作1回目 | 研究試作2回目 | 量産試作１回目 | 量産試作2回目 | 合計 |
|:--|--:|--:|--:|--:|--:|
| 旧合計 | 100 | 50 | 100 | 50 | 300 |
|  |  |  |  |  |  |
| 研究試作新1回目 | 100 | 30 | 40 |  | 170 |
| 量産試作新１回目 |  | 20 | 60 | 30 | 110 |
| 新合計 | 100 | 50 | 100 | 30 | 280 |

研究試作２回、量産試作２回実施していた場合に、１行目に、その解決した事項数を示してみる。
対象製品によって、研究試作の方が課題が多い場合と、量産試作の方が課題が多い場合があるかもしれず、ここでは同数にした。

４回の試作を２回にする場合のやり方を考えるためである。

投入する労力を、研究試作で約２倍、量産試作で約１．５倍にした場合の模型を、２行目と３行目に示す。各行の数字は、研究試作２回、量産試作２回実施していた場合の課題のどれくらいを解決しているかを想定している。

研究試作の２回目を、研究試作の１回目で解消することは、技術的にはほぼ不可能である。
これまで２回目に回していたことを１回にしたら、抜け漏れがある確率存在することを想定することが大事だろう。

300が280に減ってしまっては、製品として出荷基準を満たさないかもしれない。
そこで、同じ品質を保つか、品質は落として安全だけに焦点を当てる方法もあるかもしれない。

|  | 研究試作1回目 | 研究試作2回目 | 量産試作１回目 | 量産試作2回目 | 合計 |
|:--|--:|--:|--:|--:|--:|
| 旧合計 | 100 | 50 | 100 | 50 | 300 |
|  |  |  |  |  |  |
| 研究試作新1回目 | 120 | 30 | 40 |  | 190 |
| 量産試作新１回目 |  | 30 | 70 | 30 | 130 |
| 新合計 | 120 | 60 | 110 | 30 | 320 |

４回を２回にして、同じ品質にしようとすると、研究試作で1.9倍、量産試作で1.3 倍の時間と労力がかかる可能性がある。３回試作より多くなるかもしれず、なおかつ最終試作で実施できたことに抜け漏れがあるかもしれない。

４回を３回にする方法を検討する。

|  | 研究試作1回目 | 研究試作2回目 | 量産試作１回目 | 量産試作2回目 | 合計 |
|:--|--:|--:|--:|--:|--:|
| 旧合計 | 100 | 50 | 100 | 50 | 300 |
|  |  |  |  |  |  |
| 研究試作新1回目 | 100 | 30 | 30 |  | 160 |
| 量産試作新１回目 | 10 | 20 | 70 | 20 | 120 |
| 量産試作新２回目 | 10 | 10 | 10 | 40 | 70 |
| 新合計 | 120 | 60 | 110 | 60 | 350 |

研究試作の１回目は、過去の研究試作２回目、量産試作１回目で実現していたことをなるべく取り込むことだけに集中する。
逆に、量産試作１回目では、過去の研究試作でやっていたことも取り込むようにする。
最後の量産試作２回目では、過去の量産試作で取り切った課題の実現に集中する。

これらはすべて空想上の話であり、現実化するには、
自動化の道具類を現在の２倍以上の規模または精度にすることを想定している。

そんな発想で取り組んでいるのが、

「安全分析の図的表現方法、及び設計文書と親和性の高いツールの提案」
https://www.gaio.co.jp/newslist/anzen_org2019/

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＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
# 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20190817
ver. 0.02 補足 20190821
ver. 0.03 研究試作・量産試作の短期化　20200301
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